统计控制技术（精选9篇）
统计控制技术 篇1
0 引言
随着我国市场竞争的日益激烈,特别是我国加入WTO的环境下,企业面临的竞争将更加残酷,企业间的竞争实质就是产品质量的竞争,产品质量是企业生存与发展、取得竞争优势的关键所在,因而都纷纷从质量入手,去赢得市场,从而,对产品管理提出了更高的要求。作为一种提高产品质量和保证能力的重要技术措施——统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)。由于其特殊的预防方法及功能,正在受到越来越多企业的重视和采用,它可以帮助企业降低废品率,提高产品质量,增加企业效益,推进全面质量管理。
然而,因其在国内企业中应用的普及时间不长,很多企业对SPC还不甚了解,不知如何在实践中实施这种技术。本文首先介绍了SPC的概念,并分析了其在过程质量控制中的重要作用。接着着重阐述了统计过程控制的核心监控工具——控制图及其使用程序。最后提出了企业在实施SPC技术应遵从的步骤以及在实施过程中应注意的问题。
1 SPC技术及其在过程质量控制中的作用
1.1 SPC技术简介
SPC技术一种统计控制技术,它研究的对象是过程,采用的方法是统计,即对过程采用统计的方法进行控制,是一种借助数理统计方法的过程控制工具[1]。其本质就是对生产过程中样本的质量特性数据进行统计、分析评价,根据反馈信息从而区分生产过程中产品质量的正常波动和异常波动,以便对过程的异常及时提出预警,提醒管理人员采取措施消除异常,恢复过程的稳定,使过程维持在仅受随机因素影响的受控状态从而提高产品的质量和过程的效能。所体现的是“一切以事实为依据”的科学管理思想[2]。
那么SPC技术包括哪些内容呢?广义的SPC技术包括线外控制技术和在线控制技术。线外控制技术主要有频数直方图、散布图、排列图、回归分析、实施设计、工艺流程分析和测量设备分析等,其中控制图是SPC技术的核心工具。
1.2 SPC在过程质量控制中的作用
质量管理是企业管理的中心环节,而实施SPC是实现有效的预防为主的质量管理的重要工具。在管理科学中最先引入统计数学的就是质量管理,由于质量管理的变化发展的需要,统计技术的作用以及地位不断得以加强,特别是20世纪二三十年代休哈特提出的SPC技术,现在更得到了广泛的应用。质量管理发展历史的每一阶段都于统计技术密不可分[3]。
在当今市场竞争日益激烈的环境下,企业都对产品的质量提出了更高的要求。特别是对我国企业来说,SPC理论的普及和应用才是近几年的事,再加上我国已加入WTO,面临产品竞争是全球化的,而产品竞争的重要法宝就是以质取胜。
由于SPC技术更加注重质量管理的实效性、系统性,更加注重企业于外界的采供关系,更加支持国际化的经营等,并且在ISO9000、QS9000等质量管理体系中对SPC技术在质量管理的作用和地位都有深刻体现。近几年,统计过程控制(SPC)技术作为一个有效的质量控制技术,在国内外许多行业得到广泛的应用[4],并且许多企业纷纷通过质量管理体系认证。其实企业都意识到了这一点,并以建立企业产品质量优势为核心。
SPC技术作为企业质量管理中必不可少的工具。对于它的有效实施,是企业通过认证后,进一步提高质量管理层次的有效途径。作为现代质量管理方法的全面质量管理和被誉为20世纪最后一种管理方法“6西格码”管理,SPC技术有其特有的不可替代的作用,成为他们中一项必不可少的重要组成部分。SPC真正地使企业的质量管理从被动的事后把关发展到过程中积极地以事前预防为主,大大降低了企业的生产成本,提高了产品质量增加了企业效益。有鉴于此,世界上许多大公司不仅自身采用SPC技术,而且要求供应商也必须采用SPC技术实施质量控制。
2 监控工具——控制图
SPC的一些统计方法被广泛用于监测和改进制造过程的质量和生产力,其中最核心的方法是控制图技术[5]。其在工业和服务等行业得到推广应用。
2.1 控制图的分类
根据受控质量指标的情况和数据性质,控制图主要分为计量型控制图和计数型控制图。
①计量型控制图,即通过测量获得的是计量型数据,在概率统计中称为连续型随机变量,如尺寸、强度、容量、纯度、温度、时间和产量等,主要包括:均值-极差控制图、均值-标准差控制图中位数-极差控制图、单值-移动极差控制图(X-RS图),其中标准差控制图用于样本容量大于10的场合,极差控制图用于容量不小于2又不大于10的场合。
②计数型控制图又分为计件型控制图和计点型控制图,计数型控制图的数据,在概率统计理论中称为离散型随机变量。计件型的控制图可用于不合格品率(不合格品数)、交货延迟率、材料利用率、缺陷率和出勤率等,分为计件的不合格品率控制图(P图)与不合格品数控制图(Pn图)。计点型的控制图可用于控制对象所出现的疵点或缺陷的数目,如结石、节瘤、划伤、气孔、机器设备的故障次数等,它分为计点的单位缺陷控制图(U图)与缺陷数控制图(C图)。
对于控制图的判断分析,一般遵循两个大的原则:点子是否出控制界限、界限内的点子排列是否有异常现象。
2.2 控制图的使用程序
为了系统地了解控制图的使用,下面介绍针对控制图的使用程序:
①选定产品的质量特性及所用的控制图;
②有目的地收集预备数据作分析用控制图;
③用分析用控制图判断生产过程是否处于稳定状态,若发现有异常,需对异常找出原因,并将异常数据剔除,重新计算控制限或重新收集数据;
④判断生产过程是否能够满足规定质量要求,如能满足,则可将此时的分析用控制图转化为控制用控制图;
⑤用控制用控制图对生产过程进行监控,在生产过程中取样并将其结果在控制图上标出,用判断规则对生产过程状态进行判断,一旦发现生产过程处于非稳定状态,则要查明原因,加以消除;
⑥修改控制图,出现下述情况之一,控制图应修改:大修、停产工况发生较大变化、质量发生明显改进,原控制界限已失去控制作用。
3 实施SPC技术的步骤及其在实施过程中应注意的问题
3.1 实施SPC技术的一般步骤
①企业应制定系统的SPC推行计划。计划可包括:确定实施SPC的实施小组及其负责人,实施的目标,人员的培训,实施的日程表等,这对于SPC的顺利推行是非常重要的。
②对全体员工进行SPC及相关知识的培训。这是实施SPC的关键,对全体员工进行SPC培训,一方面,可以使员工了解SPC的重要性,另外一方面,可以创造良好的SPC的推行氛围。且对于实际的操作者应重点培训,针对不同的工作岗位与性质,因材放施教。
③确定关键的质量特性。SPC的控制对象,应该是过程的主要质量指标或经常发生质量问题的工序,以及对质量指标影响较大的工艺参数,在生产过程中,不同的工序有着不同的质量特性,通过控制这些重要特性,观察其变化趋势,以及时发现异常,便能很好的预防各个工序不良的产生。
④选择合适的控制图。因为SPC的内容众多,不同的统计处理方法针对不同的问题。必须针对具体问题选择合适的控制图。
⑤收集数据作分析用控制图。每个控制点至少收集25组数据,每组4-9个数据,做出分析用控制图,如果进行分析时,有异常点,则必须把异常加以剔除,经过校核后处于稳定状态的控制图才可供工序控制使用。
⑥做控制用控制图。控制图受控后,延长其控制线作为控制用控制图,这时对于数据的收集一定要即时,这样才能保证实时监控,使控制图上的点趋势代表过程的变化趋势。
⑦即时公布推行的成果。企业在推行SPC的过程中,应及时公布应用SPC所取得的成果,这是非常有必要的,也只有有形的成果才能提升员工的信心和决心,加快SPC推行的进度[6]。
3.2 实施SPC技术应注意的问题
在应用SPC技术中,我们应注意以下几个问题:
①管理层的认知和重视。不少企业领导者认为产品质量差是由于有关操作人员素质差或不负责任造成的。事实上,如果采用先进的质量管理技术和工具,在原有条件不变的情况下,质量就可以得到明显的改进,SPC正是这样一种行之有效的工具[7]。其实,任何一项计划的执行,都必须应该得到管理层的支持,否则就很难把计划进行下去。所以SPC的实施,必须得到高层管理者的重视和支持,明确统计过程控制应用的目的是“帮助企业了解变异”,使质量管理者真正做到预防为主。
②明确SPC的使用条件。任何一种SPC中的技术是都有其应用条件的,忽视了这些条件,不仅不能产生满意的效果,还可能得到错误的结论。如不少统计推断是在总体服从正态分布的前提下使用的,如工序能力评价。
③正确合理地选择SPC工具。SPC的内容众多,不同的统计处理方法针对不同的问题。企业要正确地选择SPC,关键的关键是科学地分析企业的质量管理实际,在实践过程中不断地改进和提高。
④实施循环,达到持续改进。借助SPC工具不断地分析质量问题中各种影响因素,分析影响质量问题的主要原因,针对主要原因采取解决措施并进行针对性预防,在下一循环中改进,所以应用SPC来改进质量是一个渐进的过程,不可能一蹴而就。
4 结束语
21世纪也是质量的世纪。质量管理水平的提高,不仅需要提高质量管理的硬件设施、人员素质,也需要采用科学的质量管理工具来加以保证,而SPC就是其中最合适的工具之一。
摘要：首先介绍了统计过程控制(简称SPC)的概念,并分析了其在过程质量控制中的重要作用。接着着重阐述了SPC的核心监控工具——控制图及其使用程序。最后提出了企业在实施SPC技术应遵从的步骤以及在实施过程中应注意的问题。
关键词：统计过程控制(SPC),质量控制,控制图
参考文献
[1]陶靖轩、刘春雨:《统计过程控制的进一步讨论》[J];《中国计量学院学报》2007(3)62-65。
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统计控制技术 篇2
应用统计方法通过对生产过程中的各阶段进行监控，达到保证与改进质量的目的。
2、缩短质量问题的反馈时间
“可靠的产品来自可靠的过程”，稳定状态是生产过程控制的目标。当生产过程发生异常时，运用统计方法可以及时地发出预警信号，由于对整个过程进行了实时控制，预防了不合格的产生，也缩短了质量问题的反馈时间。
3、降低成本
运用统计过程进行控制下的生产是最经济的。产品成本包括生产成本和质量成本，相对来说生产成本较为固定，当到达最低限时，只有通过有效地控制质量成本达到降低产品成本的目的。
4、易于操作，可靠性强
在各个关键控制点和各道工序，经过基础培训的操作员可以根据直观的图表评估生产过程的稳定性。
二、统计过程控制的实施
1、质量策划
质量策划的过程有繁有简，对于塑胶玩具类产品可以是由以下几个步骤完成：
确定产品要求—确定关键过程/变量—确定关键过程控制方法—确定测量指标—人员培训质量策划的输入是客户要求和产品安全标准，输出是生产流程图、作业指导书（包括生产指引和检测指引）、合格的操作和检测人员。在质量策划过程中最重要的工作是确定关键过程/变量和确定相应的控制方法，关键过程是对产品的品质具有决定性的影响。而控制方法又决定了对过程控制的有效性。通常，对下列场合考虑确定有关键过程/变量：
（a）产品的主要质量特性
（b）对产品的质量有重大影响的关键工序
（c）屡屡发生质量问题的场合在塑胶玩具中，注塑过程会被定义为关键过程，注塑过程中的温度、压力和周期定义为关键变量并进行监控。
2、实时的生产评估
在生产过程中，通过以下的步骤完成：
（a）过程数据收集
由指定的操作人员按照作业指导书的要求，在规定的时间记录各个控制点的工作参数，并在相应表格或图表中做出标示。
（b）实时的统计过程监控
主要应用控制图对过程进行监控。保证各关键变量满足各项质量规定，并可根据工序输出的结果有效地评估过程能力。
（c）产品确认
通过对产品的各方面质量性能的检测，进一步对过程能力的加以确认。
3、过程改进
一般在两种情况下，应对过程进行及时改进：
（a）在现场中，控制图上超出控制界限显示异常的情况增多
（b）在产品确认中，发现有不合格品的出现
在这个阶段由品质管理人员召集相关生产部门组成问题解决小组，查找异常发生的根源，并制定及时的纠正措施和后续的预预措施。改进措施应做到“查出异因，采取措施，保证销除，不再出现，纳入标准”。
三、统计过程控制为企业带来的效益
通过利用统计过程控制，为企业降低成本、提高质量，创造竞争优势：
1、改进工序能力，通过实时的控制，尽量减少各工序的变异，从而生产出质量稳定的产品。生管物控论坛
2、降低成本，通过优化工序的设计，使得工序能力满足生产要求，而不只是一味地要求工序能力过高。
统计控制技术 篇3
成组统计质量控制技术的提出, 思想不仅已被公认为是提高FMS有效性和经济性的重要基础, 而且有充分理由说明成组技术是发展基于柔性自动化生产系统的具有广泛适用性的基础性理论。有鉴于此, 本文将成组技术引入统计质量控制研究, 提出了面向柔性自动化的成组统计质量控制 (GSQC-GroupStatisticalQualityControl) 技术, 以解决柔性自动化生产环境下被统计质量不足的问题。
1.1 GSQC技术的工作原理
在柔性自动化生产环境下实施统计质量控制的难点在于质量数据的不足。引入了成组思想的GSQC技术利用工序质量数据的特点, 将具有相似的工序质量变异的工序质量数据归类成组, 变小批量、分散的质量数据为成组的大批量的质量数据, 利用统计变换的方法, 将其简化为服从同一种抽样分布的统计子样, 之后利用同一种统计方法进行统计分析。这样就扩大了被统计样本的容量, 从根本上解决了柔性自动化生产环境下质量数据不足的问题。基于这种观点, 本研究在工序相似性的基础上对加工过程实现标准变换处理, 消除被控质量特征的量纲对控制界限和统计变量的影响, 将反映相同或相似工序质量变异情况的不同质量数据转化成服从相同统计分布的数据形式, 再利用同一种统计方法进行分析, 实现不同但相关的统计特征之间的统计关系, 达到充分利用同一种加工环境的历史数据和部分相关数据的目的, 从根本上解决了数据不足对中小批量生产中的统计过程质量控制的限制。不同统计量的标准化方法不同, 但其基本理论可以通过一种最简单的标准化过程说明, 公式 (1) 是在假设正态分布的平均值和整体方差都已知的情况下对正态分布的标准化变换: (1) 式 (1) 中新得到的统计变量T为服从标准正态分布的无量纲随机变量, 控制界限在给定了第一类统计错判的容许概率的情况下为固定不变的数值。
1.2 GSQC技术需要解决的主要问题
实施面向柔性自动化的GSQC技术的必须解决两个关键问题:
1) 如何根据相似性理论提出面向统计质量控制的工序分组理论和相关的支持理论, 简言之就是如何对质量数据进行分类成组。已有成组技术的分类方法和成组原则都是面向加工制造, 基于零件的加工方法和加工工艺相似;而GSQC技术需要的是面向质量分析、基于工序质量变异相似的成组理论和方法。因此, 如何组织和利用工序质量变异之间的相关关系, 根据柔性自动化的特点和GSQC技术的需要, 研究面向成组统计质量控制的成组理论和归类方法就成为有效实施GSQC技术所必须面对的问题, 主要涉及制造技术。
2) 高效率的统计变换问题。式 (1) 是统计变换的理想状态, 是在许多前提条件已知的情况下, 但是具体的小批量生产环境是不可能的。因此, 如何在不损失统计信息的前提下, 利用分类成组后的质量数据实施有效的统计估计, 实现对的质量数据的成组统计控制是实施工序成组的统计质量控制的关键问题, 主要涉及统计理论。
2 实施GSQC技术的制造技术基础
GSQC的灵魂是成组思想, 而成组的关键是制造系统中的相似性。因此, 从制造技术的角度上来看, GSQC技术是否可行的关键必须从两个方面考验:一方面是在柔性自动化生产中是否有足够的相似主体, 也就是质量变异相似的工序;另一方面是这些相似工序是否具有良好的再现性。
首先, 在柔性自动化生产系统中, 为了以简化适应计算机化的需要, 必然减少工序类型, 使现有工序更趋于简化;其次, 由于其它成组技术在柔性自动化生产环境下的广泛应用, 决定了在柔性自动化生产过程中必然存在大量相同和相似工序;此外, 由于ISO9000质量标准的广泛实施, 人为地促进了基本工序向相同和相似的方向发展。因此, 从理论分析的角度上看, 可以说在柔性自动化生产环境下具有大量的相似工序存在。
此外, 本研究还根据对本实验室的Hurco-BMC20型镗铣加工中心的实际生产的调查发现, 加工中心所加工的零件上的相同和相似工序所占有的比例, 远远超过文献中所提到的实施零件成组, 面向加工的成组技术应用情况下相同和相似零件所占有的比例。因此, 本文研究认为在柔性自动化生产环境下, GSQC技术具有良好的制造技术基础。
3 GSQC技术的数学模型
成组统计质量控制的数学模型关键在于不改变子样统计信息的前提下对统计母体进行统计变换。虽然这种变换, 可以通过一些标准抽样分布实现, 但这种直接进行的统计变换是一种粗略的近似计算, 极大地影响统计变换的精度, 导致统计信息的损耗。因此, 如何保证不损失统计信息就成为统计变换的关键。根据统计理论, 如果连续型随机变量X分布密度函数为f (x) , 对任意给定的, 若存在数值使得: (2) 则称为X的p分位数。
通过对统计理论的研究可以发现, 构成统计母体的基本单位是对应于各个母体子样的p分位数。就是说, p分位数可以被完全而且唯一地确定统计母体的所有统计特性, 全体p分位数就是统计母体各子样的标准化映射。本研究根据p分位数的这种性质, 提出了统计变换的基本原则-p分位数不变原则, 并以此为基础提出了如图1所示的, 成组统计质量控制的统计变量标准化变换两次变换方法的基本数学模型。
首先, 根据质量数据构造所要求的统计变量;再根据所构造的统计变量的特点, 利用各种统计变换方法消除量纲对统计量的影响, 构造新的统计变量, 利用式 (2) 获得它的p分位数;然后, 根据所得到的p分位数利用准正态变换, 求得它的标准正态母体。这种方法简单归结起来就是由原始数据和统计变换得到复杂统计量的p分位数, 再由p分位数得到服从映射母体-标准正态母体的统计量。
4 工序成组的均值-方差控制图
本研究根据基于p分位数不变的统计变换理论和所提出的两次变换方法的数学模型, 推导了均值-方差控制的工序成组控制图的计算公式, 其中均值控制变量的运算公式由式 (3) (4) 计算得到, 方差控制变量的运算公式为式 (5) (6) 计算得到, 控制界限为无量纲的常量根据控制精度的要求由式 (7) 计算得到。
4.1 控制变量
均值控制变量的计算。根据均值统计变量的特性和统计理论, 由工序质量数据可构造如式 (3) 所示的包含均值统计特性的中间统计量:
农业专业统计数据质量控制办法 篇4
一、适用范围
1.对象：农业统计调查。
2.内容：包含农林牧渔业生产活动相关报表。
3.指标：本办法所指的统计数据农作物播种面积、单产、总产量；农产品价格及中间消耗；主要畜禽产品出（存）栏量；农林牧渔业产值及发展速度等农业统计调查主要指标。
4.时期：农林牧渔业生产季节、季度、年度。
二、质量管理
（一）数据采集
数据采集要严格执行国家、省制定的统计调查制度所规定的指标涵义、计算方法、调查表式，按照经批准的统计调查制度规定的时间、范围、方法，采集有关农业统计数据。
全面统计报表。主要包含各项农作物播种面积和产量季节报、畜牧业生产情况、农林牧渔业产值、增加值。全面统计报表数据要确保数据来源为制度规定来源，由于农林牧渔业产值、农林牧渔业增加值表由多项指标综合计算，以下对农林牧渔业产值数据采集规范统一：
农林牧渔业总产值、增加值及发展速度由农产品产量、农产品价格、农产品价格缩减指数、农产品中间消耗率核算取得。
（1）农产品产量：农产品产量须采用方法制度规定的法定数据。要求以抽样调查定案的数据，必须使用抽样调查定案数。其余数据采用省统计局和有关部门认定的统计数据。
（2）农产品价格：按照市统计部门报省核准后下发的农产品生产价格。特殊农产品价格必须反映当地的实际情况。
（3）农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率：按照州统计部门报省核准后下发的农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率。
（二）数据审核
1.资料完整性审核。报表调查范围是否全面，调查单位是否完整，调查指标是否缺漏。
2.资料来源审核。数据是否来源于制度规定的采集渠道，源头数据是否被擅自更改。
3.表间表内平衡关系审核。严格按照制度报表规定的平衡关系进行审查，保证各项指标平衡关系正确。计算机审核时，必要性审核出现错误的内容必须查实纠正或做解释说明，其他错误类型应核查确认并进行说明。对在审核过程中发现的存疑数据、差错，应及时通知到基层，不得自行变更。
4.逻辑关系审核。主要保证指标间逻辑协调，符合我州和当地实际情况。如农作物单产水平、牛羊出栏率、畜牧业存栏结构、农林牧渔业产值结构；产值、增加值增速与产量增长趋势、与当地农业发展实际情况相符。
5.年度间纵向比较审核。在正常年景下不出现异常的大起大落。
6.地区间横向比较审核。本区域内生产条件、情况相近的单位同一指标增减趋势和幅度及生产水平不出现较大差异。
（三）数据分析与检查
1.工作质量检查。通过基础工作检查和事后质量抽查，对报表制度、调查方案和基础工作操作规程等的执行情况，对数据搜集、录入等各个环节的工作质量进行检查，对调查数据的可信度作出判断。
2.报表数据逻辑关联关系检查。农业统计报表内部和报表间内存在逻辑性和相关性。尤其报表间的相关性是检查调查资料真实性的重要手段。
（1）农林牧渔业产值及增速。粮油产量、蔬菜产量、畜禽出栏量等各项产量增长情况是计算可比价产值增速的关键因素，计算可比价产值增速要充分考虑各项农产品产量增长对产值增长的贡献度。
（2）设施农业（种植业）面积。设施农业调查中，蔬菜设施面积要和蔬菜产量统计表的数据相匹配。
3.趋势分析检查。对于上报的统计资料，增速过高过低的指标，要重点说明经济现象的原因，并结合农业发展宏观情况进行分析。
4.原始数据中偶然因素、特殊因素、不可比因素的检查。在对农业统计调查原始数据资料来源的准确性和真实性检查确认后，对其中的偶然因素、特殊因素、不可比因素进行分析。
5.外部因素变动影响检查。农业统计调查的主要数据的增减变化趋势和幅度除了与宏观大环境有密切联系外，往往更直接地受当地政府的政策措施、报告期的自然气候条件、严重灾情、市场价格变动等外部因素的影响。
三、组织实施
统计控制技术 篇5
早在20世纪50年代, 紫外探测技术的研究工作就已经开始, 紫外探测技术是继红外和激光探测技术之后发展起来的又一军民两用的光电探测技术[1]。作为紫外探测器件的重要组成部分的紫外像增强管在民品市场, 具有广泛的应用, 如把紫外像增强管作为核心器件构成的成像仪在公安刑侦部门可以进行指纹鉴别, 与可见光探测器件和光路系统组合而成的双路探测装置可以用于输电线路的无损检测。如果外接监视器, 则可在海关、考古、环保等领域用于摄取有用信息[2]。至于在军事领域的紫外制导 (包括红外-紫外双色制导技术) 、紫外告警等应用方面, 紫外探测器也同样具有广泛用途。而我们所研究的紫外像增强管, 正是输电线路无损检测装置的核心器件。随着产品需求量的增加和应用面的扩大, 如何提高产品的一致性, 从而进一步提高产品的实用性就变得越来越重要了, 长期以来, 真空型光电类产品因为其工艺过程中获得真空的复杂性及特殊性, 又因其具有的多品种、小批量、工序多、流程长、手工制作居多, 工艺状态离散性大, 数据量不足的特点, 实施SPC的难度较大。本文将对紫外像增强管小批量生产中, 部分关键工序如管壳封接、整管制作过程封接温度、系统真空度实施SPC控制技术的情况进行介绍。
1 工作原理及SPC控制点的选取
1.1工艺流程图
图1为像增强管制作主要工艺流程图。
1.2工作原理及控制点的选取
像增强管基于光电效应, 也即光子是通过光电转换, 进而成为光电子发射到真空的原理而发展起来的一种弱光探测器件, 主要由输入光窗、微通道板和荧光屏等部件组成。其生产过程主要有原材料采购、零件加工、管壳组件制作、荧光屏组件制作、整管制作、产品测试、筛选等流程。通过对整个生产过程的分析, 作者认为:管壳组件制作、荧光屏组件制作、整管制作等工艺质量对产品的性能保证起着关键作用。因此根据实际的工艺状态, 确定影响最终产品质量性能和可靠性的关键工序, 确定对管壳组件封接工艺的温度控制、整管制作的真空度实施SPC体系。
1.3参数分布特性的确认
1.3.1 管壳组件封接温度控制
像增强管中管壳组件的气密性是保证整管气密性的关键因素之一, 我们对管壳封接过程焊料熔化时的实际温度, 采取每批次记录的方式进行控制。通过最终检验管壳组件的气密性, 确认封接设备、待封接材料以及操作人员的状态。
关于像增强管管壳组件, 首先选择封接设备, 对封接温度参数绘制直方图, 显示呈现正态分布变化。见图2。
从直方图可以直观地看出, 这组数据呈现中间高, 两边低的基本对称形状, 符合正态分布的特点, 因此认为这组数据服从正态分布。数据的波动属正常波动, 说明工序处于正常状态, 可以进行工序能力指数分析和计算。
1.3.2 整管制作的真空度控制
图像增强管制作工艺真空度控制是在进行系统处理及整管除气工艺处理过程中真空度不断提高来保证图像增强管最终真空度的, 因此, 将数据采集点确定为最终的光电阴极制作工艺时的真空度最为合理。
同样, 对图像增强管制作真空度参数绘制直方图, 呈现正态分布变化, 见图3。
1.4测量设备和测量系统的选择
管壳组件的封接采用金属钎焊方法, 使用的立式双位烧氢炉。生产过程中, 封接设备固定, 操作人员相对稳定且均取得上岗资格。对管壳封接时焊料熔化时的实际温度采取每批次记录方式进行控制。通过最终检验管壳组件气密性的好坏, 确认封接设备、待封接材料以及操作人员的状态。本道工序设备状态良好, 温控电偶定期校检, 确保数据准确。
图像增强管整管制作工艺真空度在进行系统处理及整管除气工艺处理过程中是不断提高的。而最终的光电阴极制作工艺时的真空度为我们所关注的最终真空度。而阴极制作碱源除气电流均在真空转移装置中完成数据采集, 我们选取工艺状态相对比较稳定的真空转移装置进行数据采集, 设备状态良好, 合格判据按照工艺文件规定进行控制。
1.5确定工艺结果参数的采集方法
在生产过程中, 对每批次工艺均进行工艺参数数据采集, 每次分别采集各工艺的控制点数据, 如焊料最终熔化时的温度、整管光电阴极制作时的真空度作为一批数据进行记录。
1.6选择控制图的类型[3]
各控制点数据属于计量值工艺参数, 对计量值参数, 通常用中心值和分散性描述其参数分布特性, 其中心值的变化情况可以用均值或中位数描述, 参数的分散情况用标准偏差或极差描述。由于图像增强管为单管制作, 工艺参数每次只能采集一个, 即n=1, 因此我们采用单值—移动极差控制图进行SPC分析。将每批采集的一个数据直接标示在控制图上就是单值控制图。单值控制图与通常的均值控制图对应, 用于判断工艺参数中心值的变化情况是否处于统计受控状态。移动极差是相邻两批数据之差的绝对值 (本文为每批采集数据与批次数据平均值之差的绝对值) 。将移动极差标示在控制图上就是移动极差控制图。移动极差控制图与通常的极差控制图相对应, 用于判断工艺参数分散性的变化情况是否处于统计受控状态。
2 采集数据绘制分析用控制图
2.1管壳组件封接温度
首先, 管壳封接温度指的是焊料熔化时的最高温度, 因此, 需读取焊料熔化时温控点显示的温度, 我们采集了实施SPC体系早期的26批数据作为评价工序能力的依据, 数据采集完成后, 按以下公式确定控制限:
图像增强管管壳组件封接工艺采用焊料对金属-陶瓷组件进行封接, 合格判据按照工艺文件规定, 要求封接时焊料熔化时温度显示值为460°C～520°C, CPK值计算为:
CPK:为双侧规范下的工序能力指数;
μ:为熔化温度均值;
TU:为工艺规范规定最高熔化温度520°C;
TL:为工艺规范规定最高熔化温度460°C;
σ:为熔化温度标准偏差值。
数据及计算结果见表1。
单值控制图:
移动极差控制图:
根据采集的26批数据绘制的单值控制图如图4。
根据采集的26批数据绘制的移动极差控制图如图5。
2.2整管制作的真空度控制
对系统处理及整管除气工艺处理过程中不断提高最终的光电阴极制作工艺时的真空度为我们所关注的最终真空度, 合格判据按照工艺文件规定, 要求光电阴极制作时小于2×10-6 Pa, 由于只规定了上规范, 则上侧规范时的CPU值计算为:
CPU:为上侧规范下的工序能力指数;
μ:为真空度均值;
TU:为标准规定的最高真空度2×10-6 Pa;
σ:为真空度标准偏差值。
我们实施SPC控制之前记录的26批数据进行了分析, 并将数据计算, 绘制了SPC控制图, 由于产品每批次仅有一个数据可供采集, 因此采用单值-移动极差控制图, 以此判断设备、人员及工艺状态。表2为控制前的真空度数据表。
绘制的真空度单值控制图、移动极差控制图分别如图6、图7所示。
单值控制图:
移动极差控制图:
3 确定控制用控制图
3.1管壳组件封接温度
表3列出了控制后的封接温度。
绘制的真空度单值控制图、移动极差控制图分别如图8、图9所示:
单值控制图:
移动极差控制图:
3.2整管制作的真空度控制
工艺控制后采集的数据如表4所示, 重新绘制的单值—移动极差控制图如图10、图11所示。
单值控制图:
移动极差控制图:
4 工序能力指数 (CPK) 计算及评价
4.1管壳组件封接温度
由表1、表2数据可以计算出SPC控制前CPK值:
SPC控制后CPK值:
对比实施SPC控制前后的封接温度CPK值, 由1.16提高为1.49, 达到了CPK值大于1.33或在原有基础上提高10%的目标。
4.2整管制作的真空度控制
由表3、表4数据可以计算出SPC控制前Cpk值:
SPC控制后CPK值:
在后续生产过程中, 加强对真空设备、系统处理、操作人员状况等进行控制, 通过对工艺的改进, 系统处理手段的提高, 系统真空度不断提高, 数据的离散性也更小, 因此, 在工艺文件中, 我们将真空度的上限作了重新规定, 为1.5×10-6 Pa:
对比实施SPC控制前后的真空度CPK值, 由0.94提高为1.53, 达到了CPK值大于1.33或在原有基础上提高10%的目标。
5 异常分析、改进、固化
5.1 管壳组件封接温度
由SPC控制前的单值控制图的控制限计算可以直观地发现管壳组件封接温度的数据基本满足要求, 第11组数据超过温度上限, 该批次高温区升温过快, 需在工艺中着重控制。计算得到的CPK值相对较小, 表明封接温度离散性较大。在后续生产过程中, 加强对封接设备、封接时升温速率控制、操作人员状况等进行控制, 并将升温程序重新进行了确定, 进行了三个批次的验证后将工艺固化并进行了工艺评审, 之后的生产按固化后的工艺文件进行。
5.2整管制作的真空度控制
通过数据, 可以看出第十批数据超过上限, 追查当时工艺, 发现是由于当时设备密封窗口处有小尘粒, 导致系统真空度不够, 下批次即好转。计算得到的CPK值相对较小, 表明封接真空度离散性较大。在后续生产过程中, 加强对真空设备、系统处理、操作人员状况等进行控制, 通过对工艺的改进, 系统处理手段的提高, 系统真空度不断提高, 数据的离散性也更小, 因此, 在工艺文件中, 我们将真空度的上限作了重新规定, 为1.5×10-6 Pa, 更好地保证了工艺状态。
6 对工艺结果进行监控、优化控制限
随着生产的有序进行, 数据的不断积累, 我们对后期进行数据重新绘制了控制图, 并按照实施计划 “判断工艺过程是否受控”规则进行受控状态判断。目前状态受控, 今后我们将对根据新的控制图对积累的数据每增加一批数据都重新计算均值和标准偏差, 重新确定控制限并进行受控状态判断。
7 结论及不足
图像增强管生产线实施SPC体系以来, 关键工艺参数稳定受控, 产品性能得到了较大提高, 生产能力也有了一个飞跃。但是, 其中也存在一些不足之处, 例如:
1.部分控制工序由于工艺过程复杂, 制作的一致性较差, 因此, CPK值也不理想, 这需要在今后的工作中继续进行改进。
2.图像增强管属于真空光电器件, 本类器件的特点就是制作过程复杂、制作周期长、一次只能进行一只器件的生产且很多工艺只能依靠手工完成, 数据的一致性差, 数据量过少。而对SPC的控制需要大量的工艺统计数据, 故从目前该产品的特点来看, 实施SPC的控制的条件仍不太成熟, 但我们将对相关的工艺参数进行长期的积累和统计。
参考文献
[1]李慧蕊.新型紫外探测器及其应用[J].光电子技术, 2000, 20 (1) :45-51.
[2]刘军, 李自田, 姚鸣晖, 等.紫外相机在电晕检测中的应用研究[J].科学技术与工程, 2007 (7) :1313-1315.
[3]贾新章, 李京苑.统计过程控制与评价——Cpk、SPC和PPM技术[M].北京:电子工业出版社, 2004.
统计信息质量控制策略刍议 篇6
关键词：统计信息,质量,统计技术
在社会主义市场经济体制建立和不断完善的今天，党政各级领导和社会各界对统计信息的需求量与日俱增，统计工作在国民经济中发挥着越来越重要的作用。国家和企业做出的各项科学的决策必须建立在准确可靠的统计数据基础之上。统计信息质量的高低，直接关系到国民经济的发展及改革开放的顺利进行。然而，近年来，个别部门和企业统计数据失真的问题时有发生，主要统计数据仍存在高估或低估的问题。因此，如何有效控制和提高统计信息质量已经成为人们必须深入思考的问题。
一、统计信息失真的原因探讨
（一）考核体制存在一定的弊端
一是源于现行的企业考核制度，如常见的以某个指标大小进行企业排序，不论企业、行业之间的差别，居前者赏，居后者罚，对基层领导干部的考核、提拔等，企业客观上促使了作假;二是源于计划经济管理模式的延续，下达不切合实际的指令性计划指标，企业为了完成“双过”或全年计划，就在数字上做“文章”;三是源于党风不正，报政绩要荣誉，数字就高不就低，报贫困要扶持，数字就低不就高，按需行事，随机应变，导致统计数据失真。
（二）统计机构不健全，统计人员素质偏低
基层单位统计基础工作的好坏直接影响到统计数据质量。目前我国统计基础工作较薄弱，管理比较松散，没有完整的统计报表制度。原始凭证的传递、统计台账的设置、内部报表的管理和对外报表的审核等方面制度不健全。因此，统计数据的可靠性将受到很大影响。
近几年来，统计人员业务素质有下降趋势。有些统计人员上岗前没有经过严格系统地统计业务学习，个人统计业务素质偏低。由于对一些统计指标的理解不透彻，对一些复杂的统计指标进行计算时常出现误差，难以适应严谨细致的统计工作要求。而且，现在许多企业在职的统计人员专职的很少，往往身兼数职，比如相当部分企业的统计人员往往兼任财务、经营管理、保管、档案、秘书等工作，主要精力难以集中在统计业务上，对上报统计报表只能采取应付的态度，势必会影响统计数据质量。
（三）统计技术落后
尽管现在已有些指标及行业抽样调查，但主要经济指标仍依赖于传统的全面报表。随着经济体制的全面转轨，个体和私营企业发展迅速，仅用全面报表统计，一方面难度增大，同时也很难全面准确地反映。此外，由于统计信息的处理涉及大量的数据，需要运用先进现代信息技术提高统计工作的效率。然而，我国许多地方的统计技术还比较落后，尚不能运用现代信息技术，大规模、高效率、深层次地开发统计资源，不能很好地利用统计信息网络，在统计信息的产业化、社会化、商品化方面做得很不够。
二、统计信息质量控制策略
由于信息的准确性取决于数据的来源、收集、处理方法、技术水平、工作态度及人为干扰。如何使信息准确、高效，在实际工作中，应对数据质量定期进行检查评估，切实找出问题的症结，并从多方面采取相应措施，以保证提高信息质量。
（一）提高统计人员的综合素质
统计人员的政治素质和业务水平是提高统计数据准确性的决定性因素。来自各个方面、各个层次的干扰和影响统计数据的各种举动，最终能否实现，都会在统计部门提供的统计数据上体现出来的。因此，培养造就一支敢于坚持原则，抗干扰能力强、思想端正、热爱统计事业、技能过硬的统计队伍是统计建设中一个永恒的主题。为此，一方面要加强统计人员的职业道德建设，细化职业道德规范，以便于统计人员在业务工作中更好地执行、贯彻和操作，弘扬务实求真、忠于职守的正气;另一方面要采取各种措施，有计划、有组织、多层次、多形式地开展统计人员的业务培训活动，不断提高统计人员的业务素质和适应市场的能力，加强统计队伍的自身建设，为提高统计数据质量提供基础性保障。
（二）严格控制数据产生的中间环节
统计数据是统计工作的产品，统计人员是这一产品的直接生产者。要保证统计数据的质量，除了有正确的统计方法和统计指标作保障外，能不能一丝不苟地按照被确定了的统计方法和统计指标来操作、来完成，这是确保统计数据质量的关键。
在各个统计数据的统计环节，我们既要对原始记录进行采集、整理、计算，又要对计算结果进行登账、制表和上报。在整个过程中，最重要的是体现“认真”二字。没有认真的态度，就不能做到准确无误。我们要求各中间环节的统计人员要始终坚持认真计算每一个数字，并采取多次复合的方法，把差错消灭在上报之前，做到统计数据的报出要一级保一级，严格控制好各环节。
（三）建立现代化统计信息处理系统
统计信息系统以计算机为工具，运用多种方法，对统计信息收集、存储、分析、加工、传递和使用，把统计人员从繁重的手工作业中解放出来，提高了统计工作的质量、效率和水平，使统计工作现代化和科学化。在企业内部应建立以综合统计为核心的企业统计工作计算机系统，与各专业职能科室的微机进行联网，与现有的财务、劳资、生产、机动等专业科室的微机互为横向传输并自动计算。与统计任务繁重的企业主体的车间级单位纵向联网，在企业内部形成一个现代化的统计网络体系。这样可广收信息，扩大视角，利用准确、高效、快速的现代化手段进行数据的采集、处理、存储、反馈、查询等，可使庞大无序的数字源得以理顺，形成网络状循环的信息流，使企业与上级主管部门间，企业内各专业部门间共享信息资源。
三、结束语
统计信息功能的发挥，以真实性为前提。真实性是统计信息的生命，也是统计实践中应该遵循的基本原则。通过对统计信息质量控制策略的探讨，统计信息在质量上将会得到较大提高，对企业增强活力、竞争力，适应社会主义市场经济的发展起到至关重要的作用。
参考文献
[1]、杜栋.现代统计信息系统理论与实践[M].清华大学出版社, 2004
[2]、仇洪江.统计信息失真的原因及对策[J].北京统计, 2004, (3)
统计数据质量控制研究 篇7
一、统计数据质量内涵
统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字,是进行科学决策和科学管理的重要依据,更是把握经济走向的有效分析工具。中国在经历金融危机之后,经济在震荡中稳步回升,在这新经济环境的刺激下,统计工作需求量大增。同时,社会公众对统计数据质量的要求也进一步提高。关于统计数据质量内涵主要包括以下几个方面:一是核心质量。核心质量是提供给数据使用方的最基本的效用或能力,也是控制统计数据质量的基础和中心内容。核心质量包括两个最基本的要素特征,即真实性和时效性。数据采集、核算、传递的真实性、可靠性,是统计数据质量的生命之本,关系到统计本身存在的价值;时效性、及时性是统计数据质量的活力之源,关系到统计数据自身的价值和效力。二是形式质量。形式质量是核心质量的重要保障,主要体现在统计法规、制度、标准是否健全完善,统计的内外部环境是否健康,统计指标体系是否科学等等。形式质量控制的目的在于基本地实现和维持核心质量对于数据使用方的基础满足能力。三是附加质量。附加质量是核心质量的扩展和延伸,往往需要借助内外部环境和条件的改革或改善才得以实现,如组织运行机制的改革,或者通过统计信息自动化建设,或者采用新的统计技术、统计工具等,都可能带来统计管理体制的变革,进而带动统计数据核心质量和形式质量的“质”的飞跃。这三个方面是相互促进、相互联系的一个整体。
二、统计数据质量的衡量标准
随着人们质量观念的变化,对统计数据质量的内涵的认识也从狭义向广义转变。要求从统计数据的提供者、生产者和用户等多维度考察和衡量,尽管有些维度的重要性得到广泛认同,由于数据质量依赖使用数据的个体,无论是研究人员还是数据质量的从业人员都未对数据质量维度形成共识。为此,各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量的衡量标准(数据质量维度)概括了十一个方面的内容,即适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性(或诚信)、方法专业性(或健全性)、有效性、减轻调查负担。还有的统计机构提出四类共15 个数据质量维度。固有质量包括正确性(没有错误)、客观性、可信性、声誉。可访问性质量包括可访问性,访问安全。语境质量包括相关性、增值性、及时性、全面性、数据量。表达质量包括可解释性、易理解性、简明性、一致性。从国际经验来看,政府统计数据质量主要从适用性、及时性、准确性、可比性、衔接性、可获取性、透明度和有效性等八个方面进行评价。从统计系统管理、核心统计过程以及可观测的统计数据特征等方面对统计数据质量进行三位一体的理解,认为统计数据质量包括保证诚信、方法健全性、准确性和可靠性、适用性以及可获得性等五个方面。
三、中国统计数据质量问题的特殊性
政府是统计数据的主要生产和供应者,统计数据作为政府提供的公共产品,其质量高低直接影响到政府的对内、对外公信力,关系着国家经济安全。当前在中国,造成统计数据质量不高的原因是多方面的,首先,统计制度设计本身就存在诸多问题,具体表现为:一是部分统计指标体系落后、统计内容的更新跟不上经济发展的节奏,导致统计数据不能很好地满足社会各方面的需要,形成部分统计数据虽然为社会急需,但统计结果却又无关紧要的局面,也即统计数据的相关性不强。二是统计标准不规范,与国际准则的接轨程度低,导致统计数据在匹配性、可比性等质量方面不强。三是面对庞大复杂的统计系统工程,现有的统计方法有待提高。四是统计技术作为完成统计工作的专业保障,其先进程度将直接影响统计数据的准确性和及时性,而中国目前的统计技术与发达国家还存在较大的差距。另外,还有许多原因造成统计数据质量不高,如基层统计队伍素质不高,基础力量薄弱;统计数字的政绩观太强,现行领导考核体系偏差;数据质量控制体系尚未建立,统计数据采集不准;统计方法制度与指标体系不够完善、不够科学、其调查手段不合理;统计数据人为干扰,统计执法不严等。
四、统计数据质量控制的对策与措施
第一,加强统计数据质量评估方法的研究及其有关制度建设。过去,我们比较重视统计数据的生产和提供,也注意到对统计数据的分析和利用,但一定程度上忽视了对统计数据质量的评估和管理,各级统计数据上报或公布时没有进行严格的质量把关。当务之急是要建立统计数据质量评估制度,针对不同特征的数据研究建立数据质量评估方法库,研究制定科学的评估标准和评估基准(代表性指标或单位),从主要代表性指标做起,逐步推行系统性的数据质量评估制度,做到经过评估的数据才能上报或公布。
第二,积极推进各项有利于提高数据质量的统计改革与基础建设。主要有:一是抓紧解决GDP地区汇总数与国家核算数之间的不匹配问题;二是加大相关部门(如编制、工商、民政、财政、税务、质检、交通、电力、水务、煤炭等)行政记录在政府综合统计中的应用,充分发挥其在数据采集、推算、验证和评估中的作用;三是改革劳动工资统计,探索采取抽样调查获取劳动工资数据;四是推进企业联网直报;五是整合普查制度,协调、处理好各种普查之间的关系,降低普查成本,提高普查效率;六是加快基本单位名录库建设,按照“统一、及时、实用”的原则建立基本单位名录库。
第三,更好地发挥各级各类政府统计机构对数据质量的保障作用。国家统计局必须负起保障全国性统计数据质量的责任,加强对统计数据质量的评估和管理;地方统计局既要对地方政府负责,也要对国家统计局负责,更要对地方经济社会发展和统计的公信力负责;国家直属的调查队调查方法以抽样调查为主,调查内容具有较大的灵活性,在提高统计数据质量方面可以发挥独特的作用;政府综合统计之外的各专业统计部门也应积极行动起来,配合政府综合统计部门做好数据质量的保障工作。
第四,有针对性地做好统计数据质量的新闻宣传工作。统计新闻宣传工作不能只停留在数据发布层面上,在当前国内外广泛关注中国统计数据质量的情况下,要本着“开放统计”的原则,着重要围绕统计数据的生产及其质量控制过程,主动、真实、及时、深入地做好新闻宣传工作。统计部门应正确对待社会各界对统计数据的评论、质疑和建议,应虚心接受、认真改正;属于误解的,应积极诠释,做好解释说明工作;别有用心的,要有理、有据、有节地予以反驳。
第五,加大统计执法力度,发挥统计案件查处的警示作用。不论什么人、什么单位,只要违反了《统计法》或《统计违法违纪行为处分规定》,就必须受到追究、付出代价,并将处理结果以适当的方式予以公布。要通过处理少数人和单位,教育、警示更多的人和单位,树立《统计法》及相关法规、条例的权威性。
习近平总书记多次强调,经济增长必须是实实在在和没有水分的增长,是有效益、有质量、可持续的增长。这为统计工作提出了新的更高的要求,统计部门要贯彻落实习近平总书记重要讲话和十八届三中全会精神,坚决恪守党的实事求是思想路线,大力弘扬求真务实的工作作风,积极健全统计指标体系,改进统计调查方法,提高统计数据质量,绝不允许统计上有“水分”存在,为党和国家科学决策、宏观调控提供更加扎实可靠的数据支撑。
摘要：统计数据的质量是统计工作的生命线。准确可靠的统计数据是国家、企业进行科学决策和科学管理的重要依据。要提高统计数据的质量,就要分析中国政府统计数据质量问题的特殊性,制定统计数据质量的衡量标准,并提出相应的对策和措施。
化学工业的统计过程控制 篇8
1.1 离散制造工艺特征
离散制造的产品常由多个零件经过一系列并不连续工艺的加工装配而成。例如属于航空器、汽车、机械零部件的制造行业等。这种类型的企业一般都包含零部件制造、加工、装配等过程, 整个离散制造业就是由一系列相互配套的企业组成的产业网络。
在离散制造的生产过程中, 过程常被分解为多项并行或串行的子过程。每项子过程仅要求企业部分的资源、机台、人力。企业将功能类似或流程类似的机台和人力资源组成生产组织 (部门、工段) 。加工对象 (原料或半成品) 在不同的机台和部门间流转, 企业要平衡不同的工作流, 设计工艺路线和机台使用计划。产品设计、生产和批次出货量也变动较多。
在对加工对象进行测量时, 测量数据是反应单一产品的特征, 同等类型的数据相互独立且服从正态分布, 大量采用单变量统计的离散制造业各制造环节并不耦合, 工作流呈线性状态。在30年代, 始于休哈特的统计方法很好的帮助了离散制造企业提高了生产质量水平。
1.2 连续制造工艺特征
化工企业从其制造方式上讲, 属于典型的流程型材料的连续制造业, 不但具备连续制造的基本特征, 也具备其自身特点。
(1) 工艺流的特殊性:
在化工企业, 工艺介质常为非均相体系, 一个产品要经过一连串化学反应, 反应可能是平行、串联、可逆、链反应等, 生产的中间过程或最后阶段的产出可能有多个异构体, 伴随中间产品, 联产品或副产品。很多的化工产品也是不同物质的混合, 使用规格指标来定义产品等级, 经常发生过程质量特性输出不合格不一定导致产品不合格。
(2) 制造环节的耦合:
在化工行业, 常以流程规格来定义化工产品制造全过程所需经过的生产路线, 每个变化的流程规格有各自的生产阶段, 阶段可根据企业的具体生产情况、管理需求、计量统计手段而定。一个生产阶段可同时对应多个阶段, 也可以多个阶段对应一个阶段。
(3) 抽样的特殊性:
抽样的目的是要保证样本尽可能代表总体, 离散制造行业通常有多种抽样方法, 具备严格的统计原理 (如GB/T2828) 。而在化工行业很多采用等距抽样。抽样点的设置要考虑管理要求、工艺特点、计量方法。
2 化工行业的质量统计
化学工业是复杂的生产过程, 其统计过程控制有其自身特点:
2.1 工艺数据的庞杂
化工生产中, 一套装置需要采集的工艺参数非常多, 让作业人员同时监控大量的数据是不可能的, 大量的数据独立或者相互关联, 需要通过多元统计分析将大量的数据分类并投影到少数独立因子上去, 呈现给作业人员。
2.2 统计分析平台
化工生产的产品质量数据往往是在产后抽样化验得到, 目前在线测量质量特性的设备并不普及, 对在线工艺参数调整存在滞后性, 常需要建立与工控系统统一的统计分析平台, 对生产过程的大量生产数据建模并分析, 得到不同生产方案的预测模型, 使得作业人员调整工艺参数时候, 便能得到相应的质量数据。
2.3 质量数据特征
化工产品的变量数据之间相互关联, 同一变量多个采集点之间也具备相关性, 单一数据并不呈正态分布, 常应用于离散制造业的单变量统计方法是无效的。
3 正态情况下过程统计
3.1 正态分布的过程能力指数
对于单变量且正态分布的数据, 常使用过程公差限的宽度和过程度量值的变化宽度的比值, 来评价过程满足顾客要求的能力, 当产生的计量数据独立、过程稳定, 且服从正态分布时, 可通过下列公式计算过程能力指数和过程绩效指数。-=99865.0PCp
Cp和Pp是假定过程输出的均值与目标值重合时的过程能力, 大多数情况下, 过程输出均值和目标值并不重合, 引入Cpk和Ppk的目的是同时考虑到均值的偏移, 当然, 当实际过程中心和公差中心越靠近时, Cpk和Ppk的数值也一定会和Cp和Pp数值越靠近。
3.2 正态分布的控制图:
在流程性材料的连续制过程中, 在产品内部均匀情况下, 产品抽样是每次只能取一个样, 受控对象每次只能得到一个测定值, 很多情况下测量费用高, 多次测量不经济, 对于这种单值数据常采用单值-移动极差控制图。
移动极差:指一个测定值xi与紧邻的测定值xi+1之差的绝对值, 记作MR,
其控制限为:
中心线:
参数列表:n为子组大小 (表1) 。
4 非正态情况下的过程统计
4.1 非参数计算
流程性材料的测量数据往往不呈正态分布, 这就有必要将过程能力推广到非正态分布的情况下, 在数据为偏态情况下, 曾有人提出以下计算方法:
此公US式L用-上µ分µ位-数9L9S.8L65%到下分位数=0.1M3i5n%之间的距离, 替代6σ, 以50%分位数替代μ, 进而3推σ广到一般3σ化的情形, 但此公式的缺陷是需要大量的观测样本, 如果直接利用数据计算分位数是有条件的, 样本量n通常要满足:
取p在0.00135时, 样本量n要超过740个, 即使取p在0.005, 样本量n也要超过200个, 在控制要求允许的情况下, 同样可用下列方法计算以减少样本量要求:
4.2 数据变换:
在样本量较少的情况下, 通常对数据做变换处理, 以改变原分布类型, 将非正态分布的数据转化为类正态分布, 常见有 等, 常用的有Box-Cox法和Johnson变换法。
Box-Cox法常选定一个合适的λ, 带入下列公式, 形成新的随机变量y*, 最终得到新的服从正太分布的变量y*
Johnson变换具备一系列变换曲线, 数理上拥有更好的变换为正态数据的能力, 它将一般数据分为三大数学类型, 对应不同的变换公式
通式:
Z为标准正态分布变量, X为原始非正态分布变量, ξ定义为位置因子, λ定义为尺度因子, 参数γ和δ控制分布形状。 (表2)
5 多变量情况下的过程统计
5.1 多变量下的过程能力指数
产品的质量特征会通过多个关键指标来表达, 多个指标间可能存在相互制约相互影响的可能性, 应用单变量分析会丢失很多有用信息, 并不能全面评价其过程能力, 因此需引入多变量统计技术进行过程能力的计算。
多元统计中的主成份分析是用多个指标化为少数相互无关的综合指标的统计方法, 去考察变化最大、最能区分各观测样本的成分。
设有这样一个m*n矩阵, m为质量特征, n为样本数量。
计算此矩阵的协方差矩阵S, 并对S做正交化处理, 得到对角矩阵D, 对角数值λ1, λ2….λm即为矩阵S的特征值, E1, E2….Em为这些特征值的特征向量, Ei就是个变量在第i因子上的载荷, 每个因子贡献率为:
所以因子的载荷矩阵L为
转换的质量特性上下规范限为
那么对应因子的过程能力指数即为:
计算式中有
5.2 多变量情况下的控制图
多元过程统计控制MSPC由Hotelling发展起来的, 简称为T2图, 它是对各指标均值的联合控制, T2控制图点子链是按照时间顺序画出, 这样我们可以看到均值是否收到特殊因素影响。总体的均值向量μo和协方差矩阵Σ0也是未知, 当数据按组出现时, 利用各子组均值向量 和各子组协方差阵平均阵Sp代替, 第i批T2统计量为:
式中, n是自组样品的个数
式中, 是第j批抽样子组的均值向量, Sj是第j批抽样子组协方差
这样其UCL可表示为:
而下限LCL为0
6 结论
化工企业成本统计核算与控制探讨 篇9
一、化工企业成本分析
成本分析包括班组成本分析、车间成本分析和厂级成本分析三部分。
(一) 班组成本分析:
主要实现如下的功能。1、相同的生产班组在不同的生产时间成本分析比较。2、相同的生产班组在不同的工艺条件成本分析比较。3、同一车间内不同的生产班组之间的生产成本横向比较分析。
(二) 车间成本分析采用方便直观的表格形式组织车间的成本统计数据:
为用户提供按班组、装置、产品分类的成本分析结果。
(三) 厂级成本分析:
可以按照年度、季度或者月度来分析, 同时也可以对某产品的不同的加工流程的生产成本进行分析比较。这些数据都是以表格或图形的方式来表现。
根据用户对定义的产品结构, 选择的成本核算方法和各种费用的分配方法, 自动对从其他系统读取的数据或用户手工录入的数据进行汇总计算, 输出用户需要的成本核算结果及其他统计资料。它包括班组成本统计、车间成本统计和厂级成本统计三部分。
二、化工成本统计核算概述
(一) 统计核算
统计核算是以化工生产的投入产出的实物量为核算内容。准确的计量、先进的定额、完整的原始记录和定期的存货盘点制度, 是做好统计核算的基础。1、加强计量管理工作。各项材料领用和消耗要认真办理验收、计量、入库、出库手续。各种计量设备、仪表和工具必须配备齐全、手段先进, 要经常进行维修校正, 确保灵敏准确。2、加强定额管理工作。根据装置实际情况, 制定各种原料、辅助材料、燃料、动力的消耗定额, 并结合本单位实际情况, 及时修订、补充和完善。3、定期进行财产盘查。必须建立健全财产的盘存制度, 定期或不定期地对所有财产进行清查, 及时报批各种财产的盘盈、盘亏、毁损及报废, 经股份公司批准后作出账务处理, 做到账证、账账、账实、账表相符。
(二) 会计核算
会计核算以统计核算为依据, 并与物资供应、生产技术、产品销售部门的数据核对一致, 通过准确的计量对企业的成本耗费进行真实的确认, 使每种产品单位成本及构成单位成本的物耗、能耗、人工和费用能准确地反映出作业单位的生产技术及管理水平。
(三) 班组成本核算
班组成本核算是成本管理的重要环节, 做好班组成本核算, 使生产管理与成本管理有机地结合起来, 对于调动全员理财的积极性, 实现财务管理向末端延伸, 提高成本管理水平, 有着极其重要的意义。做好班组成本核算工作, 要着力增强核算的可操作性, 将定性管理的指标定量化, 定量管理的指标精细化, 要剔除员工不可控因素, 把成本控制指标转化为可控制的、操作性强地物耗、能耗等实物量指标, 落实到班组和个人, 并进行严考核、硬兑现, 调动全员参与成本管理的积极性。
三、化工企业成本统计核算的控制
(一) 化工成本核算应遵循的基本原则
1、权责发生制原则。要正确使用“待摊费用”和“预提费用”科目, 划清产品制造成本与期问费用的界限;划清本期产品与下期产品应负担费用的界限;划清各种产品之间的费用界限;划清本期完工产品与期末在产品之间的费用界限。2、收入与费用配比原则。收入和费用在同一期间进行配合, 以确定各期损益。3、准确一致原则。成本数据应当与计划统计部门数据一致, 准确反映企业生产经营过程中的各种消耗, 有关成本核算的原始记录、凭证、账册以及统计资料等, 内容必须翔实、完整, 记载和编报必须及时。
(二) 化工生产成本核算对象
化工产品生产成本包括基本生产成本和辅助生产成本。基本生产成本是指直接将化工原材料加工为化工产品的过程中所发生的各种成本, 其成本核算对象为产成品、在产品和自制半成品。1、产成品。产成品, 指已经完成生产过程, 并已经验收合格入库可供出售的产品。2、在产品。在产品, 指月终尚未完成或虽已完工但尚需等待检验等原因, 不具备入库条件的各种形态制品。3、自制半成品。自制半成品, 指企业的一个基本生产车间已经加工完毕, 待转入下一个基本生产车间继续加工或暂时入库的自制半成品, 包括可供出售的自制半成品。
(三) 控制方法
根据计划统计部门提供的资料, 确定各种产品的生产量, 包括入库量、自制半成品产量、产品盘存量;确定各车间原料、辅助材料、燃料、水、电、蒸汽、氮气、风的消耗量。1、成本费用的归集按基本生产车间、辅助生产车间的成本费用项目归集所发生的成本费用。2、分配辅助生产车间的成本费用按辅助生产车间所归集的成本费用及产品产量, 计算其产品成本。按谁受益谁承担的原则, 按实际成本分配成本费用。
四、结论
根据计划成本和历史期间的实际成本数据, 运用一定的分析算法, 来分析目的期间的部门成本数据或目标产品的成本数据, 监控成本的高低变化情况, 以达到对生产过程进行监督考核, 降低成本提高经济效益的目的。
参考文献
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